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Enregistrement W4403831963 · doi:10.1681/asn.2024pnzjpnze

Impact of Diabetes on Physical Function Recovery following Kidney Transplantation

2024· article· en· W4403831963 sur OpenAlexaff
Jad Fadlallah, Eliana Barbuzzi, Fabiha Razzak, Caroline Carruthers, C Commisso, Nishat Fatima Syeda, Nathaniel Edwards, Heather Ford, István Mucsi

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiabetes mellitusKidney transplantationTransplantationRenal functionUrologyIntensive care medicineInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Diabetes mellitus (DM) can impair post-operative recovery. We assess the association of DM with recovery of physical function over time among incident kidney transplant (KT) recipients using the Patient Reported Outcome Measurement Information System (PROMIS) physical function computer adaptive test (PF-CAT). Methods: Longitudinal convenience sample of incident (<30 days post-transplant) adult KT recipients recruited in 2021-2024. Demographic information was self-reported, clinical data extracted from health records. Participants completed PROMIS PF-CAT at baseline, biweekly for 3 months, and then every four weeks up to 6 months on an electronic data capture platform. PROMIS PF-CAT is scored on a T-score metric (20-80, higher scores=better physical function). Linear mixed-effect models with random intercepts were used to compare PF recovery between DM and non-DM (NDM) KT recipients. The model included the interaction between time and diabetes status, representing the average difference in PF over time, adjusting for age, sex, education, socioeconomic status, BMI and significant anxiety or depression symptoms at baseline. Individual clinically significant improvement in PF was assessed in a time-to-event analysis, with the use of log-rank tests and Cox proportional-hazards model adjusting for mentioned covariates. The primary event was defined as reaching a T-score ≥50. Results: Of 110 participants, 71(65%) were male, 62(56%) were white, 36(33%) had DM, mean(SD) age was 51(15) years and median[IQR] time since transplantation at enrollment was 4[3; 7] days. DM had significantly lower PROMIS PF over time (ref:NDM, coeff, -0.19; 95%CI, -0.33 to -0.05). At baseline, mean(SD) scores in DM(n=36) vs NDM(n=74) were 39(10) vs 39(8). At 12w, scores in DM(n=11) vs NDM(n=33) were 45(6) vs 47(6). At 24w, scores in DM(n=11) vs NDM(n=30) were 48(5) vs 51(6). The cumulative incidence of the event was 25 in NDM vs 5 in DM, p=0.02. This association remained significant after adjusting for covariates (ref: NDM, HR, 0.33; 95%CI 0.11 to 0.95, p=0.04). Conclusion: KT recipients with DM demonstrated less significant improvements in PF over 6 months compared to NDM. KT with DM may need extra support for their PF, such as prehabilitation or post-transplant rehabilitation. Funding: Private Foundation Support, Government Support – Non-U.S.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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